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hermes-doctor-minimax-health-check
Corrigir false warning do hermes doctor para MiniMax API — health check com /v1/models dá 404
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
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Corrigir false warning do hermes doctor para MiniMax API — health check com /v1/models dá 404
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
基于 SOC 职业分类
| name | hermes-doctor-minimax-health-check |
| description | Corrigir false warning do hermes doctor para MiniMax API — health check com /v1/models dá 404 |
| triggers | ["hermes doctor mostra \"⚠ MiniMax (HTTP 404)\"","health check do MiniMax falha no hermes doctor","false warning MiniMax no doctor --fix"] |
O hermes doctor --fix mostra ⚠ MiniMax (HTTP 404) porque o health check
faz GET a /v1/models. O MiniMax não expõe esse endpoint — é um falso
warning. A API key e base URL estão configuradas correctamente.
Em hermes_cli/doctor.py, a entrada do MiniMax na tabela de providers usa:
("MiniMax", ("MINIMAX_API_KEY",), "https://api.minimax.io/v1/models", "MINIMAX_BASE_URL", True),
# ^^^ supports_health_check=True
O último parâmetro True = tenta fazer GET a esse URL. MiniMax retorna 404.
O base URL do Álvaro é https://api.minimax.io/anthropic (documentação oficial
MiniMax), portanto o health check vai a https://api.minimax.io/anthropic/models
→ 404.
Mudar supports_health_check para False, indicando que a API key existe
(configurada em .env) mas o health check não é possível:
# MiniMax: /v1/models doesn't exist; skip health check (key is configured in .env).
("MiniMax", ("MINIMAX_API_KEY",), None, "MINIMAX_BASE_URL", False),
# ^^^^ False = skip
Este é o mesmo pattern usado para o OpenCode Go.
NÃO alterar MINIMAX_BASE_URL no .env — o valor actual
https://api.minimax.io/anthropic é a documentação oficial e funciona.
~/.hermes/hermes-agent/hermes_cli/doctor.py, linha ~941
MINIMAX_BASE_URL no .envMINIMAX_API_KEY/v1/text/chatcompletion_v2 como health check — exige POST,
o health check do doctor usa GET → sempre 404hermes doctor --fix
# MiniMax deve mostrar: "✓ MiniMax (key configured)"
Testei os seguintes endpoints directamente com curl:
GET https://api.minimax.io/v1/models → 404GET https://api.minimax.io/anthropic/models → 404GET https://api.minimax.io/anthropic/v1/models → 404POST /v1/text/chatcompletion_v2 → funciona (mas health check usa GET)O código doctor.py tem lógica para reescrever /anthropic para /v1 usando
_to_openai_base_url(), mas isso não resolve porque /v1/models também
não existe no MiniMax. A única solução é skippar o health check.
O baileys foi actualizado para 7.0.0-rc.9 (latest), reduzindo de 3 para 2
vulnerabilidades críticas no protobufjs. Estas são dependência transitiva do
@whiskeysockets/libsignal-node e não têm fix disponível — aguardam patch
upstream.
cd ~/.hermes/hermes-agent/scripts/whatsapp-bridge
npm install @whiskeysockets/baileys@latest
npm audit fix # não resolve — o fix não está disponível
Ao investigar porquê image_gen, spotify, homeassistant e browser-cdp
mostram "system dependency not met" mesmo depois de instalar packages:
check_fn que é executado em runtime pelo registrycheck_fn retorna False porque falta credentials/configuração, não
porque o package está em faltaTOOLSET_REQUIREMENTS mostra env_vars=[] para estes tools — não são
"missing env vars", são checks de runtimeExemplos de check_fn:
spotify: _check_spotify_available() → verifica get_auth_status("spotify")homeassistant: _check_ha_available() → verifica os.getenv("HASS_TOKEN")image_gen: check_image_generation_requirements() → verifica FAL_API_KEY
ou plugin providersbrowser-cdp: _browser_cdp_check() → verifica se há Chrome com CDPConclusão: packages Python安装 não resolvem "system dependency not met" para tools com check_fn — é preciso configurar credentials ou credenciais.
Transforms the Hermes agent from a reactive question-answerer into a proactive autonomous executor. ARCHITECT takes any high-level goal, decomposes it into a dependency-aware task graph, executes each step with validation, self-corrects on failure, and delivers results — all without hand-holding. The missing execution layer for personal AI agents. Zero dependencies. Zero config. Works with any model. Pairs with apex-agent and agent-memoria for the complete autonomous agent stack.
Auto-reflective self-improvement skill — extracts learnings from corrections and success patterns, permanently encodes them into memory and skills. Philosophy: Correct once, never again.
Orchestrate multi-agent teams with defined roles, task lifecycles, handoff protocols, and review workflows. Use when: (1) Setting up a team of 2+ agents with different specializations, (2) Defining task routing and lifecycle (inbox → spec → build → review → done), (3) Creating handoff protocols between agents, (4) Establishing review and quality gates, (5) Managing async communication and artifact sharing between agents.
Integrate existing autonomous agents (like Hermes) into multi-agent orchestration platforms (AionUI, LangChain, etc.) via ACP over stdio.
MiniMax Agent Platform (agent.minimax.io) — MaxHermes, MaxClaw, Skills marketplace. Relacao com Hermes Agent (NousResearch) e OpenClaw.
Paperclip AI agent operations — creating agents with hierarchy, autonomous operation via hierarchical issues, and troubleshooting. Use when: creating agents, setting up org hierarchy, recovering from errors, or monitoring agent health.